pandasappend詳解：從函數到應用

無論是進行數據分析，還是進行機器學習，我們都會使用Python中的pandas庫。而當我們需要將多個數據集合併時，pandas之中的pandasconcat或者pandasmerge會是不錯的選擇。但是這兩個函數有時候不能滿足我們的需求，這時候就需要pandasappend了。本文將從函數的使用，到應用場景的舉例，一步步對pandasappend進行詳細闡述。

一、pandasappend函數

pandasappend函數，就是用於將數據合併的函數。其中可以合併Series或者DataFrame的數據類型。具體來說，可以使用如下的代碼來進行執行：pd.append或者DataFrame.append

其中DataFrame.append是類似於pd.concat函數的。而pd.append是Series數據類型的append函數。

該函數的具體參數有self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False，其中self代表當前的

Series或者DataFrame，而other則代表待合併的Series或者DataFrame。

import pandas as pd

s1 = pd.Series(['a', 'b'])
s2 = pd.Series(['c', 'd'])

s3 = s1.append(s2)

print(s3)

運行以上代碼，結果如下所示：

0    a
1    b
0    c
1    d
dtype: object

在上面的代碼中，我們定義了兩個Series類型的變量s1和s2。然後，使用s1的append函數來將兩個Series合併，並將結果賦值給了s3。最後打印出了s3的結果。

二、pandasappend出現the frame

pandasappend最常用的情況是，將DataFrame按行合併起來。具體來說，就是將兩個DataFrame的列保持一致，行進行合併。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom'],
                    'age': [20, 25]})

df2 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mike'],
                    'age': [23, 29]})

df3 = df1.append(df2)

print(df3)

運行以上代碼，結果如下所示：

    name  age
0   Jack   20
1    Tom   25
0   John   23
1   Mike   29

在上面的代碼中，我們定義了兩個DataFrame類型的變量df1和df2。然後使用df1的append函數來將兩個DataFrame按行合併，並將結果賦值給了df3。最後打印出了df3的結果。

三、pandasappendconcatmerge

1. pandasconcat

pandasconcat是用於將多個DataFrame按指定的軸（axis）方向進行合併。常用的軸有0和1，0表示按行合併，1表示按列合併。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom'],
                    'age': [20, 25]})

df2 = pd.DataFrame({'score': [90, 80]})

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(df3)

運行以上代碼，結果如下所示：

    name  age  score
0   Jack   20     90
1    Tom   25     80

在上面的代碼中，我們定義了兩個DataFrame類型的變量df1和df2。然後使用pandasconcat函數將兩個DataFrame按列合併，並將結果賦值給了df3。最後打印出了df3的結果。

2. pandasmerge

pandasmerge是用於將兩個DataFrame按照指定的列進行合併的函數。常用的參數有兩個，一個是其中一個DataFrame的列名，另一個是另一個DataFrame的列名。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom'],
                    'age': [20, 25]})

df2 = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom'],
                    'score': [90, 80]})

df3 = pd.merge(df1, df2, on='name')

print(df3)

運行以上代碼，結果如下所示：

    name  age  score
0   Jack   20     90
1    Tom   25     80

在上面的代碼中，我們定義了兩個DataFrame類型的變量df1和df2。然後使用pandasmerge函數按照’name’進行合併，並將結果賦值給了df3。最後打印出了df3的結果。

3. pandasappend

pandasappend是用於將兩個DataFrame按行進行合併的函數。具體實現方式與前面的介紹類似。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom'],
                    'age': [20, 25]})

df2 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mike'],
                    'age': [23, 29]})

df3 = df1.append(df2)

print(df3)

運行以上代碼，結果如下所示：

    name  age
0   Jack   20
1    Tom   25
0   John   23
1   Mike   29

在上面的代碼中，我們定義了兩個DataFrame類型的變量df1和df2。然後使用df1的append函數將兩個DataFrame按行合併，並將結果賦值給了df3。最後打印出了df3的結果。

四、應用場景

在日常的數據分析和處理中，pandasappend可以廣泛應用於多個數據源的合併，特別是在以下幾個場景中更加常見：

1. 數據分頁

在進行分頁時，我們需要將多個數據源進行合併。一般來說，每次從數據庫中讀入指定數目的數據，然後將數據合併起來，以供下一步的操作。

import pandas as pd

all_data = pd.DataFrame()

for page in range(1, 5):
    data = pd.read_csv(f'data_{page}.csv')
    all_data = all_data.append(data)
    
print(all_data)

在上面的代碼中，我們讀入了四個csv文件，然後使用df1的append函數將這四個文件按行合併起來，並將結果賦值給了all_data。最後打印出了all_data的結果。

2. 時間序列分析

時間序列分析常常需要將多個時間段的數據進行合併。這時候，就可以使用pandasappend進行處理。

import pandas as pd

all_data = pd.DataFrame()

for year in range(2018, 2021):
    data = pd.read_csv(f'data_{year}.csv')
    all_data = all_data.append(data)
    
print(all_data)

在上面的代碼中，我們讀入了三個csv文件，每個文件代表的是不同年份的數據。然後使用df1的append函數將這三個文件按行合併起來，並將結果賦值給了all_data。最後打印出了all_data的結果。

3. 數據庫數據導入

在從數據庫中讀取數據時，可能會導出多個文件。這時候，我們可以使用pandasappend對這些數據進行合併。

import pandas as pd
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('database.db')

all_data = pd.DataFrame()

for table in ['table1', 'table2', 'table3']:
    data = pd.read_sql_query(f'SELECT * FROM {table}', conn)
    all_data = all_data.append(data)
    
print(all_data)

在上面的代碼中，我們連上了SQLite數據庫，並從中讀取了三個表。然後使用df1的append函數將這三個表按行合併起來，並將結果賦值給了all_data。最後打印出了all_data的結果。

總結

本文從函數的介紹，到應用場景的實例，詳細闡述了pandasappend的使用。

參考文獻

1. Pandas官方文檔. https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.append.html

2. 利用Python進行數據分析

3. 如何將pandas dataframe數據插入sqlite數據庫 https://blog.csdn.net/y906013829/article/details/84769055